基于引文上下文分析的文獻檢索技術研究.pdf

1、隨著大數據時代的到來，科學文獻越來越多的以電子化文檔的形式存在于網絡中，這不僅能夠促進文獻的傳播與推廣，更能促進科學研究水平的發(fā)展，使研究者達到“站在巨人的肩膀上”的目的。然而，大量電子化學術文獻的產生，不僅存在良莠不齊的問題，同時為文獻管理提出了新的挑戰(zhàn)，如何對文獻進行有效的表示、篩選、應用，已經成為當今知識管理領域研究的熱點問題之一。
　　因此，本文將文本挖掘、信息檢索等相關方法應用于文獻檢索技術的研究中，以引文分析方法為基礎

2、，利用引文上下文的相關語義信息，融合主題模型、排序算法、語言模型、網絡圖等理論，實現文獻知識域可視化表示、文獻排序算法的研究、文獻檢索模型的構建等，并選取相關學術論文數據對各個知識點進行實驗驗證。本文的主要研究內容可以包括:
　　1.基于引文分析法提出一種引文概率分布距離的計算方法，并將其應用于文獻知識域可視化的研究中。
　　2.抽取引文上下文的文本信息，利用Labeled-LDA主題模型獲得有向、加權引文網絡中頂點權值與邊

3、權重兩個先驗概率，改進傳統(tǒng)PageRank算法，實現基于引文上下文的文獻排序方法(Context-Based Ranking Algorithm，CBRA)研究。
　　3.將基于引文上下文的排序方法應用于作者權威度的分析實驗中，針對每個主題建立相對應的作者權威度排名，并利用作者權威度信息改進文獻排序結果，這樣，文獻排序不僅基于網絡鏈接，同時考慮了作者權威度的影響因素。
　　4.利用基于引文上下文的排序方法改進傳統(tǒng)的基于語言建